AI NEL MANUFACTURING

Oltre la sperimentazione: ecco come dare valore industriale e scalabile all’AI nel manufacturing



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L’intelligenza artificiale affronta la sua prova di maturità: uscire dalla “trappola” dei progetti pilota per generare profitti scalabili. Sebbene il 30% delle grandi aziende la utilizzi, il “GenAI Divide” è profondo: solo il 5% dei progetti estrae valore reale dal conto economico. Il successo non dipende dalla potenza degli algoritmi, ma dal superamento del debito tecnologico e dalla digitalizzazione della conoscenza tacita degli esperti. L’AI smette di essere una “vernice” tecnologica solo quando diventa il cuore di processi end-to-end governati e integrati. Ecco le aree su cui stanno lavorando le aziende italiane…

Pubblicato il 25 feb 2026



Hand,Pressing,The,Ai,Symbol,In,The,Energy,Efficiency,Dashboard.
Hand pressing the AI symbol in the energy efficiency dashboard. Concept of using artificial intelligence to control energy efficiency ( EER ).



Il divario tra sperimentazione e valore industriale dell’intelligenza artificiale nel manufacturing è oggi il tema più urgente per le imprese manifatturiere italiane. I dati lo confermano: secondo una ricerca del MIT NANDA (“The GenAI Divide: State of AI in Business”, 2025) solo il 5% dei progetti pilota di AI integrata sta generando valore misurabile a livello di conto economico, mentre la maggioranza resta bloccata senza impatto concreto sulle operations. “Un dato numerico che ha fatto scalpore, ma in pochi si sono chiesti quali caratteristiche abbia quel 5% di progetti che ce l’ha fatta”, osserva Giovanni Miragliotta, direttore dell’Osservatorio Artificial Intelligence del Politecnico di Milano.

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